package editor.cn;

//给一非空的单词列表，返回前 k 个出现次数最多的单词。 
//
// 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。 
//
// 示例 1： 
//
// 
//输入: ["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], k = 2
//输出: ["i", "love"]
//解析: "i" 和 "love" 为出现次数最多的两个单词，均为2次。
//    注意，按字母顺序 "i" 在 "love" 之前。
// 
//
// 
//
// 示例 2： 
//
// 
//输入: ["the", "day", "is", "sunny", "the", "the", "the", "sunny", "is", "is"], k
// = 4
//输出: ["the", "is", "sunny", "day"]
//解析: "the", "is", "sunny" 和 "day" 是出现次数最多的四个单词，
//    出现次数依次为 4, 3, 2 和 1 次。
// 
//
// 
//
// 注意： 
//
// 
// 假定 k 总为有效值， 1 ≤ k ≤ 集合元素数。 
// 输入的单词均由小写字母组成。 
// 
//
// 
//
// 扩展练习： 
//
// 
// 尝试以 O(n log k) 时间复杂度和 O(n) 空间复杂度解决。 
// 
// Related Topics 堆 字典树 哈希表 
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import java.util.*;

public class TopKFrequentWords{
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new TopKFrequentWords().new Solution();
        List<String> strings = solution.topKFrequent(new String[]{"i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"}, 2);
        System.out.println(strings);
        System.out.println("i".compareTo("l"));
    }

//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution {
    public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
        HashMap<String, Integer> frequencyWordMap = new HashMap<>();
        for (String word : words) {
            if (!frequencyWordMap.containsKey(word)) {
                frequencyWordMap.put(word, 1);
            } else {
                frequencyWordMap.put(word, frequencyWordMap.get(word) + 1);
            }
        }

        //最小堆
        PriorityQueue<String> minHeap = new PriorityQueue<>(new Comparator<>() {
            //定义比较规则，词频小的优先，字母顺序小的优先
            @Override
            public int compare(String o1, String o2) {
                //实现最小堆必须o2 compareTo o1,o1是当前add的元素，o2的父节点元素,在源码中如果compare(o1,o2)>=0不交换
                //假设o1,o2词频一样，o2是“i”，o1是“l”，按照规则字母顺序小的优先，o2.compareTo(o1)==o2-o1,返回负，交换
                return frequencyWordMap.get(o1) == frequencyWordMap.get(o2) ? o2.compareTo(o1) : frequencyWordMap.get(o1) - frequencyWordMap.get(o2);
            }
        });

        //map遍历
        for (String s : frequencyWordMap.keySet()) {
            minHeap.add(s);
            //堆顶永远是最小元素，排除最小
            if (minHeap.size() > k) {
                minHeap.poll();
            }
        }


        ArrayList<String> results = new ArrayList<>();
        while (!minHeap.isEmpty()) {
            results.add(minHeap.poll());
        }
        //返回的应该是从小到大的
        Collections.reverse(results);
        return results;
        //这题完美的应用到最小堆/最大堆的思想和map的遍历和集合的api的应用
    }
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}